物价水平与房地产价格之间的动态关系
——基于VEC 模型的分析

文/喻龙敏

引言

自二十一世纪以来，我国经济发展的质量控制得到政府的宏观调控支持，在这样的经济环境下，2020 年发布的政府经济增速工作报告特别提出将CPI 指数涨幅控制在3.5%上下，以促进国内经济恢复速度加快。物价水平的平稳，是经济发展的重要支撑。而房地产业是当代我国经济产业的重要组成，更加需要着重关注其价格波动机制，房地产价格作为基础价格的关键组成部分之一，在某种程度上左右经济市场整体价格，同样受到物价水平的影响。值得探寻的是：房地产价格和物价水平间是否具有明显的动态关系？房地产价格波动是否促进物价水平的涨跌发展？其动态关系的具体机制又是怎样的？发掘以上问题的答案对于了解经济的运行有着现实意义。因此，本文实证分析了房地产价格与物价水平间的动态联系机制，以期为房地产价格和CPI 指数调控给出建议。

一、文献综述

经济开放和城镇住房分配的货币化改革等一系列国家政策带来了房地产业的迅速发展，国内专家学者对此开展了大量研究，尤其是围绕房地产价格的影响因素和传导机制进行了分析研究。目前许多学者在宏观经济层面探究了房地产价格波动的原因，如王晓芳等（2011）研究发现，房价受到货币政策的冲击之后，作为载体进一步由信贷传导至宏观经济产生作用。马宁（2018）运用向量自回归模型分析发现，城市化给房价带来的影响主要是人口城市化、土地城市化和经济城市化三方面，四者之间具有长期均衡关系，同时人口城市化是房价的Granger 原因，而土地城市化不会Granger 引起房价波动，经济城市化不会Granger引起房价波动。吴小清（2019）以我国货币政策作为研究对象，以货币供应量增长率和利率代表货币政策，发现了其对房地产价格的影响机制，即货币供应量增长率是房价的Granger 原因，货币供应量增长率每单位的增长会使房价增长率产生正向变动，利率的冲击则会使得房价出现从正转负的趋势。吴少将（2020）立足于全国层面，发现第二产业和第三产业均会促使房地产价格产生波动，第三产业造成的冲击效果远远强于第二产业造成的冲击效果，且我国东部区域的房地产价格比其他区域的房地产价格更易受到第二和第三产业的推动。葛亦乔（2020）研究了经济开放度对房价的推动作用，发现经济开放明显地促进了房价的上升，尤其是东部地区的房价，中西部地区由于受影响水平较低，其房价的波动较缓和。董美等（2020）以房价作为金融不稳定因素，通过平滑转移模型探究了中国货币政策对其的作用效果，发现利率会对房地产价格产生非线性作用效果，房价上升时利率上升，反之则不作出反应。王桂琴等（2020）在理论层面上对信贷政策和房价的传导机制进行探讨，实证分析发现银行信贷和房价彼此具有因果联系，房价波动明显引发信贷波动，反之影响较弱，房价波动不仅以银行资本金为中介对信贷供给产生影响，还通过短期信贷、抵押物价值产生影响。

还有一部分学者从其他方面诸如地方层面、空气质量、影子银行等对房价波动的影响因素进行了深入探讨。雷霖（2018），姜世超（2019），张辉（2019）发现房价受到影子银行规模的影响，二者有着相互促进的互动机制，同时彼此的膨胀都会影响金融体系的发展。张新生等（2020）对西安市房价和媒体效应展开探讨，发现媒体效应和房价两者具有长期整合联系，房价会受到如行政类、房地产类网络关键词的正面影响，会受到土地类网络搜索词语的负面影响。郑骏川（2020）探讨了地方财政压力下房价受到的影响，地方政府为减轻地方财政压力，会提高土地交易价格进而增加土地出让收益，住宅用地较之工业及商业用地受到更大的财政压力推动，房价因此得到较大上涨。张煜晖等（2020）创新地从区域创新活动着手，通过空间SDM 模型分析发现东部区域和西部区域的房价相较于中部区域而言，具有明显的空间溢出效应，加入人力资本差异及创新要素流动因素之后，发现以上三个地区的房地产价格都会抑制区域创新绩效的发展。胡北明等（2020）基于旅游业飞速发展的背景，以贵阳市为例分析旅游发展对房价的推动作用，住宅用地推动效果强于商业用地，旅游发展作为中介传导了城市经济发展水平、房地产投资额和居民收入水平对房地产价格的影响。董纪昌等（2020）基于PM2.5 浓度的测度数据，通过空间杜宾模型和相关空间计量模型分别分析了全国范围内74 个大型城市和280个地级市雾霾对房地产价格产生的影响，均得出房价会受到空气污染的负面影响的结论，每单位空气质量综合指数的增加会促使房价下跌约4%。

从上述文献的梳理可知，国内针对房地产价格影响因素的研究详实丰富。在研究对象方面，国家经济政策、地方政府财政压力、影子银行、空气质量等均有涉及，但对于物价水平影响房地产价格的研究仍有空白；在研究方法上，多使用VAR 模型和空间计量等方法进行实证研究，对VEC 模型使用较少；在研究数据上，主要使用年度或季度数据来分析，尚未细化至月度数据的分析。有鉴于此，本文基于已有文献研究成果，对月度数据进行分析，通过VEC 模型对物价水平和房地产价格的动态关系展开研究，填补研究空白，并对相关政策的制定给出建议。

二、物价水平与房地产特征分析

为了细化研究物价水平与房地产价格间的动态联系，本文将居民消费价格指数（CPI）作为物价水平指标，选取商品房销售平均价格（商品房销售额和商品房销售面积之比，ASPH）作为房地产价格指标。受可取性限制，时间覆盖范围选择2000 年2 月-2018 年8 月，数据单位为月度数据，其中居民消费价格指数取自《中国统计年鉴》，并将1978 年的定基价格数据转换成以2000 年为基期水平的定基数据，房地产商品房销售平均价格（元/平方米）选自中经网数据库，居民消费价格指数与商品房销售平均价格具体分布见图1。

图1 居民消费价格指数与商品房销售平均价格分布

从图1 可以发现，在2000 年-2018 年之间，CPI 指数与房地产价格波动总体趋势大致相同，不存在交叉情况，大致呈现平行波动上升的特征。主要不同在于2008 年左右的波动，CPI 指数在2008 年到2009 年较大幅度下跌，从2008 年2 月 的131.45 下 降 至2009 年7 月 的117.92，是物价水平在二十一世纪较少出现的下滑情况。而不同于该阶段的CPI 指数的波动，房地产价格仅在2008 年前小幅下跌，从2007 年6 月的4188.74 下跌到2008 年4 月的3876.92，之后仍保持上涨趋势，并在2010 年3 月达到一个较高点6436.99。在2016 年之后，房地产价格保持较陡的走势，上升速度仍在一个较高的水平，但物价水平走势趋缓，上升速度略微减缓。由上可知，房地产价格和居民消费价格指数总体走势相近，但存在部分差异，说明我国房地产价格与物价水平较大概率存在长期均衡关系。

三、实证分析

（一）单位根检验

为消除异方差和量纲的影响，对居民消费价格指数与商品房销售平均价格取对数处理，记为lnCPI 和lnASPH。运用EVIEWS10.0 软件进行分析。

由于经济性质的时间序列对于平稳性有一定要求，通过ADF 检验方法对CPI 和ASPH 进行单位根检验，检验序列的平稳性，具体结果见表1。

表1 ADF 检验结果

由表1 可知，lnCPI 和lnASPH 原序列检验统计量大于10%临界值水平的统计量，显示均不平稳，但一阶差分D(lnCPI)和D(lnASPH)序列检验统计量小于1%临界值水平的统计量，显示均平稳，即一阶单整。

（二）协整检验

从上述已得结果可知，lnASPH 与lnCPI 是一阶单整的，具备协整检验的前提，以下使用Johansen 协整检验方法，包括Trance 检验与Maximum Eigenvalue 检验。根据分布特征分析结果，变量具有较明显的时间趋势，检验方程加入截距项和时间趋势，具体结果见表2。上述结果表明：lnASPH 与lnCPI 在95%的置信水平下拒绝不存在协整关系的原假设，接受存在1 个长期协整关系的假设，并可得协整关系式如下（系数下方括号内为标准误）：

从上述关系式可以发现，lnCPI 对lnASPH 会产生正向作用，CPI 每增加1 单位，ASPH 随之上涨3.547469 个单位。

（三）误差修正估计

运用AIC 准则、SC 准则等进行比较（表3），判定VAR 模型最佳滞后阶数为13 阶，因此误差修正模型选择为12 阶。根据lnCPI 与lnASPH 之间的协整关系式，构建误差修正模型，具体误差修正估计见表4（P 值显著性：*10%临界值显著，**5%临界值显著，***1%临界值显著；[ ]内为T 统计量，后续各表同上）。

表3 滞后阶数判定

根据以上误差修正估计表可知，lnASPH 滞后变量系数仅对于lnASPH 而言是显著,对于lnCPI 并不显著，而lnCPI滞后变量系数均显著的。说明短期内物价水平对于自身的涨跌和房地产价格波动产生影响，短期内房地产价格对于自身的影响较为显著，而对物价水平并不会产生显著影响。当变量lnASPH 为因变量时，模型的误差修正项系数是-0.0360，在5%临界值水平下是显著的，贴合反向修正机制,说明长期而言，房地产价格变动引发物价水平变动，而短期来说，若出现波动，暂时离开长期均衡状态，则会以-0.0360 的调节速度促使其回到原长期均衡状态。当变量lnCPI 为因变量时，模型的误差修正项系数是0.0460，在5%临界值下显著，不贴合反向修正机制，说明长期而言，物价水平变动会引起房地产价格变动，但是在短期内若暂时离开长期均衡状态，并不会调节使其回到原状态，而是继续正向波动远离。

表4 误差修正估计

（四）Granger 因果检验

为分析物价水平lnCPI 与房地产价格lnASPH 是否存在因果关系，运用Granger 因果检验方法对其进行检验，结果见表5。

从表中滞后1 期到滞后6 期的结果可以发现，在滞后1 期到6 期时均拒绝“lnASPH 不能Granger 引起lnCPI”，在滞后1 期到3 期时拒绝“lnCPI 不能Granger 引起lnASPH”，在滞后3 期到6 期时接受“lnCPI 不能Granger 引起lnASPH，说明lnASPH 是lnCPI 的Granger 原因，即房地产价格会Granger 引起物价水平波动。短期内lnCPI 是lnASPHI 的Granger 原因，然而就长期来看，lnCPI 不是lnASPH 的Granger 原因，即物价水平不会Granger 引起房地产价格波动，双方仅存在单向因果关系。

表5 Granger 因果检验结果

（五）脉冲响应分析和方差分解分析

1.脉冲响应分析。为进一步探究物价水平CPI 与房地产价格ASPH 的联动关系，以VAR 模型为基础，运用脉冲响应分析冲击效应，并绘制相对的响应图，具体见图2 和图3。

图2 lnASPH的脉冲响应图

图3 lnCPI的脉冲响应图

脉冲响应为一个变量受到单位冲击时另一变量响应的变化路径。图2 和图3 分别为lnASPH 与lnCPI 受到单位冲击后，其自身和另外一个变量的响应变化。由于本文分析的数据为月度数据，在讨论物价水平和房价这类宏观经济变量时，需要更长的时间变化区间，因此，本文选择响应期数为30 期。从图2 可以发现房地产价格受到自身波动的冲击较大，第一期达到了2.7%的影响值，并且该冲击作用造成约12 期的周期性波动下降，但下降幅度较小。第一个周期表现为第一期至第十一期的下降，以及第十一期至第十三期的上升。第二个周期表现为第十三期至第二十二期的下降，以及第二十二期至第二十四期的上升。可以预见，之后也会是这类周期性循环波动。其主要原因是房地产消费者的心理作用，人们倾向于对价值上升的房地产加大持有量，而持有量越大，房地产价格越会受到哄抬进而继续上涨。房地产价格对于物价水平冲击作用的反应较弱，影响值始终不超过1%。在前两期为负向反应，从第二期开始到第十六期大致为波动上升的作用效果，在第十六期达到顶峰，之后逐渐下降，但始终保持正向反应。这是因为物价水平作为宏观经济指标之一，对于房地产价格的影响难以如微观经济指标那样明显而迅速地作出反应。从图3 可以发现，物价水平受到自身波动的冲击，在第二十五期之前整体呈现下跌的态势，从1%正向冲击反应逐渐下跌为负向反应，但是在第二十五期之后又趋于正向。这是因为政府对物价水平实施控制，为了防止物价水平的循环增长，采取宏观调控手段进行抑制。而房地产价格对物价水平的冲击则正相反，整体呈现向上趋势，涨势在第二十九期开始趋缓，在第一期到第十二期均为负向反应，之后为正向反应。房地产价格对我国经济市场整体影响巨大，而传统观念决定了我国人民对房地产价格的高敏感度，随着时间的推移，房地产价格的变动极易牵动物价水平的波动。

2.方差分解分析。

图4 lnASPH的方差分解图

图5 lnCPI的方差分解图

图4 和图5 分别为lnASPH 的方差分解图和lnCPI 的方差分解图。从图4 可以发现，lnASPH 对自身的贡献程度虽然略微下降，但始终高达90%以上，而lnCPI 对lnASPH的贡献程度不断上升，但仍在10%以下。从图5 可以发现，lnCPI 对自身的贡献程度从第一期到第十五期始终在95%以上，但从第十五期开始迅速下降，至第三十期趋于50%。与此相反的是，lnASPH 对lnCPI 的贡献率从0 起步，到第三十期一直保持增长，最终同样趋于50%。这样证实了房地产价格是物价水平的Granger 原因的分析。

总结以上分析可以发现，物价水平容易受自身和房地产价格波动影响，房地产价格对于自身产生较强且稳定的作用，较少受到物价水平对影响，以上影响均表现出持续性。

四、结论及建议

（一）结论

物价水平作为宏观经济指标，与房地产价格之间存在复杂的联动关系，借助传统经济理论难以进行具体分析。本文基于2000 年2 月至2018 年6 月的房地产价格和物价水平月度数据，构建VEC 模型，进行Granger 因果检验，综合运用脉冲响应分析和方差分解等方法进行详细的探究，得出以下结论：

1.房地产价格与物价水平波动趋势相同，呈现平行上升特征。二者具有长期均衡关系，CPI 每增加1 单位，房价随之上涨3.547469 个单位。短期内物价水平对于自身的涨跌和房地产价格波动产生影响，短期内房地产价格对于自身的影响比较显著，而对物价水平并不会产生显著影响。

2.房地产价格和物价水平彼此间具有单向因果关系，房地产价格会Granger 引起物价水平波动，而物价水平不会Granger 引起房地产价格波动。

3.物价水平容易受自身和房地产价格波动影响，房地产价格对于自身产生较强且稳定的作用，较少受到物价水平的影响，且以上影响均表现出持续性。

（二）建议

1.政府可适度运用宏观调控手段，合理管控房地产价格。房地产价格在价格体系中具有重要地位，当住房价格较高时，居民付出相应代价较大，生活水平随之降低；当住房价格较低时，居民付出相应代价较低，生活水平随之提高。因此，政府应当完善住房价格，提高居民生活水平，进一步平衡物价水平。

2.完善市场经济调节机制，均衡商品房供求。价格对于经济而言是重要的调节工具，可以有效调控市场供求量，对于不同类型的房地产应区别使用调节措施，如控制商品房价格的暴涨，维持保障房价格的均衡，实现房地产市场结构的整体平衡。